How Can Time Series Analysis Benefit From Multiple Modalities? A Survey and Outlook

📄 arXiv: 2503.11835v4 📥 PDF

作者: Haoxin Liu, Harshavardhan Kamarthi, Zhiyuan Zhao, Shangqing Xu, Shiyu Wang, Qingsong Wen, Tom Hartvigsen, Fei Wang, B. Aditya Prakash

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-10-02)

备注: Github Repo: https://github.com/AdityaLab/MM4TSA Updated to include papers accepted by IJCAI25, KDD25, ICML25, NeurIPS25 4 figures or tables, 19 pages, 251 references

💡 一句话要点

综述多模态时间序列分析（MM4TSA），探索如何利用其他模态提升时间序列分析性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列分析 多模态学习 跨模态交互 知识迁移 深度学习

📋 核心要点

  1. 时间序列分析相对其他模态发展滞后，缺乏与其他模态的有效融合。
  2. 通过重用其他模态的预训练模型、扩展多模态信息以及实现跨模态交互来提升时间序列分析性能。
  3. 综述总结了文本、图像、音频、表格等模态在时间序列分析中的应用，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

时间序列分析(TSA)是数据挖掘领域一个长期存在的研究课题，具有广泛的实际意义。与最近经历了爆炸式发展且联系紧密的语言和视觉等“更丰富”的模态相比，时间序列模态仍然相对未被充分探索和孤立。我们注意到，许多最近的TSA工作已经形成了一个新的研究领域，即多模态时间序列分析(MM4TSA)。一般来说，这些MM4TSA工作遵循一个共同的动机：TSA如何从多种模态中受益。本综述首次对这一新兴领域进行了全面回顾和详细展望。具体来说，我们系统地讨论了三个好处：(1)重用其他模态的基础模型以实现高效的TSA，(2)多模态扩展以增强TSA，以及(3)跨模态交互以实现高级TSA。我们进一步按引入的模态类型（包括文本、图像、音频、表格和其他模态）对每个视角中的工作进行分组。最后，我们确定了差距和未来的机会，包括重用的模态选择、异构模态组合和未见任务泛化，这些都与这三个好处相对应。我们发布了一个最新的GitHub存储库，其中包含关键论文和资源。

🔬 方法详解

问题定义：传统时间序列分析方法主要依赖于单模态数据，忽略了其他模态中蕴含的丰富信息，导致模型性能受限。现有方法难以有效利用其他模态的知识，例如文本描述、图像信息等，来提升时间序列预测、分类等任务的准确性和鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是探索如何将其他模态的信息融入到时间序列分析中，从而提升模型性能。通过重用其他模态的预训练模型，可以实现知识迁移，加速模型训练。通过多模态扩展，可以丰富时间序列数据的表示，提高模型的表达能力。通过跨模态交互，可以实现不同模态之间的信息融合，从而更好地理解时间序列数据。

技术框架：该综述论文并没有提出具体的模型框架，而是对现有研究进行了分类和总结。整体框架可以概括为：1) 模态选择：选择合适的模态，如文本、图像、音频等。2) 特征提取：从不同模态中提取特征。3) 模态融合：将不同模态的特征进行融合。4) 任务执行：利用融合后的特征进行时间序列分析任务，如预测、分类等。

关键创新：该综述的关键创新在于它首次系统地总结了多模态时间序列分析领域的研究进展，并提出了三个主要的研究方向：重用其他模态的基础模型、多模态扩展和跨模态交互。与以往的单模态时间序列分析方法相比，多模态方法能够利用更丰富的信息，从而提升模型性能。

关键设计：由于是综述论文，没有具体的技术细节。但是，论文中提到了不同模态的融合方法，例如：1) 早期融合：在特征提取之前将不同模态的数据进行融合。2) 中期融合：在特征提取之后，但在模型训练之前将不同模态的特征进行融合。3) 晚期融合：在模型训练之后，将不同模态的预测结果进行融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有研究在多模态时间序列分析方面的进展，并指出了未来的研究方向。虽然没有提供具体的实验结果，但它为研究人员提供了一个全面的视角，了解如何利用其他模态的信息来提升时间序列分析的性能。未来的研究可以关注如何选择合适的模态、如何设计有效的模态融合方法以及如何将多模态时间序列分析应用于更广泛的领域。

🎯 应用场景

多模态时间序列分析在医疗健康、金融、交通等领域具有广泛的应用前景。例如，在医疗健康领域，可以结合心电图数据和患者的病历文本信息，更准确地诊断疾病。在金融领域，可以结合股票价格数据和新闻报道，预测股票市场的走势。在交通领域，可以结合交通流量数据和天气信息，优化交通调度。

📄 摘要（原文）

Time series analysis (TSA) is a longstanding research topic in the data mining community and has wide real-world significance. Compared to "richer" modalities such as language and vision, which have recently experienced explosive development and are densely connected, the time-series modality remains relatively underexplored and isolated. We notice that many recent TSA works have formed a new research field, i.e., Multiple Modalities for TSA (MM4TSA). In general, these MM4TSA works follow a common motivation: how TSA can benefit from multiple modalities. This survey is the first to offer a comprehensive review and a detailed outlook for this emerging field. Specifically, we systematically discuss three benefits: (1) reusing foundation models of other modalities for efficient TSA, (2) multimodal extension for enhanced TSA, and (3) cross-modality interaction for advanced TSA. We further group the works by the introduced modality type, including text, images, audio, tables, and others, within each perspective. Finally, we identify the gaps with future opportunities, including the reused modalities selections, heterogeneous modality combinations, and unseen tasks generalizations, corresponding to the three benefits. We release an up-to-date GitHub repository that includes key papers and resources.